基于改进Q学习算法的导航认知图构建

针对导航认知图构建效率低,方向信息不准确等问题,提出了一种基于改进Q学习算法的导航认知图构建方法。首先,利用径向基(RBF)神经网络学习生成网格细胞到位置细胞的映射关系,并利用位置细胞对空间进行表征;其次,采用改进Q学习算法学习位置细胞面向目标的Q值大小;最后,根据重心估计原理计算面向目标的方向信息,并生成导航认知图。仿真结果表明:与传统Q学习算法相比,文中算法生成导航认知图的学习次数从2 000次缩减至1 000次,提高了导航认知图的构建效率;学习值(指面向目标的方向信息)的相对误差最大降低了15%,提高了认知图的准确性。